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相信一定有好多同學(xué)在心中吶喊：我已經(jīng)會(huì)R語言和統(tǒng)計(jì)了，我數(shù)據(jù)都準(zhǔn)備好了，p值都顯著了，我可就差漂亮的科研圖表了，不想買一本R語言語法書看?。『芏鄷r(shí)候我們都需要從頭開始學(xué)這些。雖然我們有科研能力，但是市場(chǎng)上專門服務(wù)這個(gè)小類別的在《科研論文配圖繪圖指南——基于R語言》之前，似乎很少。所以今天看到這個(gè)就特別特別想把它分享給正在搞科研的你！

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Part.1

開門見山，只講你最關(guān)心的知識(shí)

與其他冗長(zhǎng)的R語言教程相比，這本書實(shí)在是清新脫俗：講且只講專業(yè)的科研論文配圖要領(lǐng)，去掉了太長(zhǎng)不看的R語言發(fā)展史，也沒有無關(guān)科研制圖的R語言語法，只重點(diǎn)講解繪圖相關(guān)R語言包的各種用法，比如、ggplot2、sf以及ggpubr等。

第1章，作者就開門見山地介紹了科研配圖的基本構(gòu)成。

一張完整的科研圖表，應(yīng)當(dāng)具備這些元素：

· X軸

· Y軸

· X軸標(biāo)簽

· Y軸標(biāo)簽

· 主刻度

· 次刻度

· 圖例

……

不看不要緊，一看嚇一跳，原來科研制圖還有這么多需要注意的條條框框，這還不算，接下來，作者又介紹了科研制圖的三大原則：

· 必要性原則

· 易讀性原則

· 一致性原則

在寫論文的過程中，很少會(huì)有導(dǎo)師有時(shí)間細(xì)細(xì)給學(xué)生講解科研制圖到底有什么規(guī)矩，而這本書正好補(bǔ)上了這一課，讓讀者能認(rèn)識(shí)到什么樣的圖表才是符合科研要求的圖表。

Part.2

別具一格，讓科研配圖“好看”起來

在學(xué)會(huì)了如何正確畫好圖表后，就是這本書在同類教程書中最別具一格的地方。它介紹了基本的美術(shù)配色原理，詳細(xì)講解了如何運(yùn)用基礎(chǔ)的色彩原理，來給自己的默認(rèn)樣式、沒有色彩重點(diǎn)的圖表進(jìn)行一場(chǎng)整容級(jí)的美化。

如果圖表使用搭配得當(dāng)?shù)念伾?，就能讓科研結(jié)果更加一目了然，方便論文的讀者（不管是導(dǎo)師，還是同行）更好地理解數(shù)據(jù)關(guān)系和數(shù)據(jù)模式，這樣的知識(shí)在同類書籍中可以說是絕無僅有的。

比如，論文內(nèi)數(shù)據(jù)之間關(guān)系直接，較為密切，數(shù)量不超過5個(gè)？那就用上這個(gè)單色配色方案！

單色配色方案在色輪上的展示。

要做兩組數(shù)據(jù)對(duì)比，觀察數(shù)據(jù)組間差異？那就用上互補(bǔ)色配色方案！

互補(bǔ)色配色方案在色輪上的展示

要不要讓數(shù)據(jù)顏色更加豐富？那就學(xué)一學(xué)等距三角配色方案和四角配色方案！

等距三角配色方案和四角配色方案在色輪上的展示

不過，作者也貼心提示：在用這兩種方案時(shí)要特別注意，色彩過多可能會(huì)喧賓奪主，因此在真正運(yùn)用之前，還是要多學(xué)習(xí)案例，多思考一下吧！

Part.3

細(xì)致講解，圖表代碼通通搞定

來到第二章，作者正式介紹R語言中的主要繪圖工具ggplot2。

在書中，作者給出了ggplot2工具繪圖的基本語法結(jié)構(gòu)，這樣，即使遇到再?gòu)?fù)雜的語句，也可以對(duì)照著結(jié)構(gòu)表來理解：

第2章還以表格的形式清晰直觀地總結(jié)了大量完整干貨，比如幾何對(duì)象函數(shù)分類、視覺參數(shù)通道、線形、點(diǎn)形、視覺效果、標(biāo)度類型示例等。

以上圖表只是完整干貨的一部分，光是這些，就已經(jīng)讓人心動(dòng)下單啦！

在第3-8章中，作者開始分門別類，細(xì)致地介紹每一種科研論文數(shù)據(jù)圖表如何繪制。

與市面上常見的單純講解編程語言的教輔書不同，這本書先介紹圖表種類和用法，給出圖表的樣例，再介紹具體代碼。這樣就使得我們?cè)谑褂眠@本書的時(shí)候，不必通讀全篇，大海撈針，只要找到自己需要的圖表，再照著教程依樣畫葫蘆就可以了，學(xué)習(xí)起來非常高效！

舉個(gè)例子，在描述雙變量數(shù)據(jù)的模式時(shí)，我們可以使用克利夫蘭點(diǎn)圖，這種圖的特點(diǎn)是不以坐標(biāo)軸的0點(diǎn)位置開始，使用每個(gè)類別關(guān)聯(lián)值處的點(diǎn)來編碼數(shù)據(jù)，從而使得它能更清晰地對(duì)比不同數(shù)據(jù)，使圖表更易讀。

書中配套資源也給出了相應(yīng)的完整代碼：

在運(yùn)行之后，我們就能看到這段代碼生成的圖像，至此，你已經(jīng)掌握了一種新的圖表繪制方法，并且隨時(shí)能把它應(yīng)用到科研論文寫作中去。以上的一切，不過是這本包羅萬象的寶藏教程中的冰山一角。書中提到的每種科研論文的數(shù)據(jù)圖表都如同上文例子一樣，搭配了全彩的配圖和完整的用例，并且配套資源中還有現(xiàn)成可復(fù)用的代碼。下面，就再給大家列舉本書中一些好看的專業(yè)圖表吧。

感覺一旦擁有本書，自己的科研圖表也和作者一樣：

1. 規(guī)范清晰，符合學(xué)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)

2. 數(shù)量合適，全方位展示數(shù)據(jù)內(nèi)在趨勢(shì)

3. 種類豐富，展示數(shù)據(jù)解讀的多樣性

4. 類型恰當(dāng)，突出研究重點(diǎn)，使結(jié)論一目了然

5. 顏色設(shè)計(jì)亮眼，導(dǎo)師看了連連說好

有了完美的配圖之后，干癟的論文一下子內(nèi)容就豐滿了。不管面對(duì)何種數(shù)據(jù)分析問題，你都擁有了強(qiáng)大的科研圖表設(shè)計(jì)能力，自己發(fā)現(xiàn)問題時(shí)可以更有針對(duì)性地修改，向?qū)熖釂枙r(shí)也可以將問題描述得更加精確，更容易得到回答。

而如果你之前已經(jīng)累積了一些科研制圖的基礎(chǔ)知識(shí)，小編相信這本書中提供的海量案例也能讓你受益。本書還配有書中所有的源代碼文件，所有代碼都可以直接修改復(fù)用，讓你的練習(xí)輕松加倍。如果你已經(jīng)學(xué)會(huì)了制圖，這里的代碼也可以作為一本好用的代碼詞典，隨查隨用，相當(dāng)方便！

Part.4

專家撰寫，多年經(jīng)驗(yàn)?zāi)梢槐?/span>

這本書為何能如此出色？如果你了解本書的作者寧海濤老師，你就能懂了。寧海濤老師是一位非常出色的數(shù)據(jù)分析師，對(duì)顏色科學(xué)、可視化設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析和人工智能都有深入研究，與此同時(shí)，他還是學(xué)術(shù)/商務(wù)插圖設(shè)計(jì)愛好者。有多少R語言專家是懂設(shè)計(jì)的呢？正是這樣的斜杠青年，資深專家，才最懂我們學(xué)習(xí)科研圖表的痛點(diǎn)，也才能寫出這樣一本內(nèi)容凝練、優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)用書。

寧海濤老師還創(chuàng)辦了公眾號(hào) DataCharm ，從2020年5月至今，已經(jīng)累積撰寫了超過千余篇關(guān)于科研論文配圖繪制技巧的文章，之前還已出版了《科研論文配圖繪制指南：基于Python》，這本基于R語言的同系列書，也絕對(duì)可以說是集科研數(shù)據(jù)制圖教學(xué)之大成，只要你的工作學(xué)習(xí)中需要接觸科研論文圖表，相信入手這本書絕不會(huì)選錯(cuò)！

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